基于核函数的模糊C均值聚类算法

通过引入Mercer核,把输入空间的样本映射到高维特征空间,实现了对样本在特征空间的优化,使各类样本之间的差别增大,从而较好地实现了对差别微弱的样本类之间的聚类．仿真实验的结果证实了该方法的可行性和有效性．     

基于模糊点数据的核主成分分析

在核主成分分析中,给每个训练数据赋予一个置信权重,将训练数据视为样本空间的模糊点,研究了基于模糊点数据的核主成分分析.数值模拟表明,该方法能够有效控制异常点对主成分的影响.同时,该方法也为数据先验信息的利用提供了一个可行的途径.     

基于蚁群算法的模糊C均值聚类

基于蚁t群算法的FCM聚类算法,利用蚁群算法能够得到局部极值的能力,对初始化非常敏感的初始值聚类教和模糊中心点处理.并对基本蚁群算法模型稍加修改,将其应用于模糊聚粪问题.     

一种基于核的模糊聚类算法

结合核技术与改进的模糊c均值算法聚类准则提出一 种基于核的模糊聚类算法. 通过引入核函数, 样本点被非线性变换映射到高维特征空间进行聚类, 提高了聚类性能. 同时, 算法改进了模糊c-均值聚类模型中的概率型约束条件, 使其对噪声和野值点具有较好的鲁棒性. 在真实数据和人造数据上与常用聚类算法进行了对比实验, 结果表明该算法具有较低的时间、 空间复杂度与较好的聚类性能.     

基于改进的Fuzzy C-means聚类算法的纹理分割

提出了一种基于改进的Fuzzy c-means聚类算法的纹理分割方法．改进的Fuzzy c-mean聚类算法(MFCM)的目标函数不仅考虑了样本类内紧致性,而且还考虑了样本类间分离性,加快了MFCM算法的速度;纹理分割实验验证了MFCM算法的有效性。     

基于Gabor小波和颜色模型的阴影检测算法

在视频处理中,阴影的存在会严重影响对目标的跟踪和识别.为了有效地检测视频序列中的阴影,文中提出了一种基于Gabor小波和颜色模型的阴影检测算法.首先,建立背景的混合高斯分布模型和阴影颜色模型,通过差分法提取前景区域并结合Gabor小波纹理特征分析找出潜在的阴影点;然后通过阴影颜色模型对这些潜在的阴影点进行颜色分析;最后通过后续处理,找出真正的阴影区域.实验结果表明,文中算法具有较好的阴影检测效果.     

基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)易陷入局部极小值和对初值敏感的缺陷,提出一种基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法.首先采用自适应的更新粒子速度和混沌优化粒子最优位置的策略,对引力搜索算法进行改进.其次,用改进的引力搜索算法优化FCM的初始聚类中心.在Iris和Wine数据集上的实验表明,该算法具有很强的全局搜索能力,提高了聚类的效果和效率.     

基于核主成分分析的图像去噪

本文简介了核主成分分析的原理及利用核主成分分析的图像去噪问题。通过使用核函数，在特征空间中对噪声图像使用主成分分析进行降噪处理，基于MDS的思想，使用核方法计算出在特征空间中降噪后的图像与其邻域点之间的内积约束关系，通过核函数重构出在原空间中降噪图像与其邻域点的内积约束关系，基于此内积约束关系在原空间中重构出降噪图像，从而达到通过核主成分分析对图像降噪的目的。对比原有的MDS方法，本文的算法更稳定，对图像的噪声部分有更好的去除效果。     

基于核主成分分析的图像去噪

简介了核主成分分析的原理及利用核主成分分析的图像去噪方法.通过使用核函数,在特征空间中对噪声图像使用主成分分析进行降噪处理.基于MDS的思想,使用核方法计算出在特征空间中降噪后的图像与其邻域点之间的内积约束关系,通过核函数重构出在原空间中降噪图像与其邻域点的内积约束关系,基于此内积约束关系在原空间中重构出降噪图像,从而达到通过核主成分分析对图像降噪的目的.比原有的MDS算法更稳定,对图像的噪声部分有更好的去除效果.     

基于模拟退火的无监督核模糊聚类算法

提出一种新的核可能性聚类模型, 该模型以核可能性Xie-Beni聚类有效性指标作为代价函数, 基于可逆跳转马尔可夫链蒙特卡罗(RJMCMC)的模拟退火方法作为优化策略, 聚类个数可以在给定的范围内进行变动, 最优的聚类个数与聚类划分被自动获得. 比普通的基于模拟退火的(核)可能性聚类具有更高的效率, 且避免了普通(核)可能性聚类中易产生重合聚类的缺陷. 人造数据集和真实数据集上的对比实验表明了算法的有效性.     

基于粒子群优化的核模糊属性c-均值聚类算法

为克服核模糊属性c-均值聚类算法易陷入局部最优解的缺点,提出一种新的基于粒子群优化的核模糊属性c-均值聚类算法.该算法根据核模糊属性c-均值聚类准则设计适应度函数,利用粒子群优化算法对聚类中心进行优化,在粒子迭代进化过程中采用动态调整学习因子,提高算法的优化性能.实验表明,本文算法优于单一使用核模糊属性c-均值聚类算法和基于粒子群优化的核模糊c-均值聚类算法,也优于目前常见的典型聚类算法.     

基于改进核主元分析的故障检测

针对电主轴系统特点,提出基于改进核主元分析(KPCA)的故障检测方法,引入混合核函数的定义,将多项式核和径向基核的混合核方法与主元分析方法(PCA)相结合,解决采用单一核函数诊断故障时的高误诊率问题.首先对数据进行预处理,然后使用混合核函数对数据矩阵进行映射,映射到高维特征空间,使非线性数据变量变为线性数据变量,并使用PCA提取变量数据的高维空间相关特征确定主元个数,最后根据混合非线性主元特征计算出的T2和Q统计量,实现在线故障检测.该方法改进传统核函数的选取方法,充分考虑工业过程中的非线性,更精确地描述工业过程特性,可以准确、有效地检测出电主轴系统故障.对田纳西-伊斯曼(TE)过程以及电主轴系统的应用实例证明该方法的可行性.     

基于主成分分析和优化聚类算法的行驶工况研究

针对模糊C均值聚类算法容易陷入局部最优以及传统的主成分分析法没有完全体现出用数量较少的综合指标来代替多个指标的问题,提出了一种改进的主成分分析和利用遗传模拟退火算法优化后的模糊C均值聚类算法相结合的聚类算法(GSA-FCM),从而构建汽车行驶工况图:首先,利用改进的主成分分析法对特征参数矩阵进行处理;然后,采用GSA-...     

一种模糊核聚类的彩色图像量化算法

提出了一种基于模糊核聚类的彩色图像量化算法。首先用中位切割算法对图像进行初始量化,然后依据NBS距离与人类视觉对颜色差别的定量关系确定初始聚类中心,最后结合模糊核聚类方法对Munsell空间的每个像素进行聚类以实现对颜色的修改,从而完成图像的量化。仿真结果表明:所提算法在量化数目相同的情况下,量化效果明显优于中位切割算法和模糊C均值算法。     

基于LLE和模糊核聚类的语音可视化仿真

根据语音信号的时变特性,提出了一种具有很好分类定位能力的语音可视化方法——局部线性嵌入(LLE)和模糊核聚类相结合的算法.通过利用LLE对提取的语音特征进行非线性降维,然后再利用模糊核聚类算法对其进行聚类分析,即利用Mercer核,将原始空间通过非线性映射到高维特征空间,在高维特征空间中对语音信号特征进行模糊核聚类分析.由于经过了核函数的映射,使原来没有显现的特征突现出来,从而能够更好地支持基于位置的语音可视化.以10名男生和10名女生在实验室环境下的720个语音资料(汉语元音)作为样本进行了试验,试验结果验证了该方法的可行性和有效性.     

基于模糊点数据的主成分分析

主成分分析是数据压缩和特征提取的非常有效的统计方法.在经典的主成分分析中,每个训练数据在构建主成分时的作用是相同的.然而,在许多实际问题中,每个训练数据的意义和作用是不同的,对于重要的数据我们应给予充分的重视,而对于不可信数据(可能是异常数据)应限制其作用.文中给每个训练数据赋予一个置信权重,将训练数据视为样本空间的模糊点,研究了基于模糊点数据的主成分分析.数值实验表明,该方法能够有效控制异常点对主成分的影响,同时,该方法也为数据先验信息的利用提供了一个可行的途径.     

基于粒子群优化的模糊核聚类方法

针对模糊核聚类对初始值敏感、易陷入局部最优的缺点,提出了基于粒子群优化的模糊核聚类方法.该方法根据聚类准则设计适应度函数,利用粒子群优化算法对聚类中心进行优化,在迭代优化过程中设计了梯度下降法加快算法的收敛速度,并引入变异机制增强粒子群的多样性.仿真实验及在水轮机转轮叶片裂纹源定位中的应用验证了算法的可行性和有效性.     

基于核函数主元分析的SVM建模方法及应用

为有效克服线性建模方法在非线性建模方面的不足,将核函数思想引入到主元分析方法(PCA)中,有效提取实验数据中的非线性特征信息,并将其作为支持向量机(SVM)的输入变量,建立工业过程软测量模型。该方法应用于丙烯腈聚合过程中转化率的预报,结果表明:该方法的预测精度优于PCA-SVM方法和KPCA-NN方法。     

基于主分量分析的多频谱图像数字水印算法

提出了一种基于主分量分析的数字水印算法。首先对多频谱图像进行K-L变换产生不相关的图像分量，然后选取包含像信息最多的主分量图进行DCT变换，把经过置乱的二维图像作为水印信息嵌入到合适的DCT系数中。仿真实验证明，所提出的数字水印算法具有较高的性．能。     

基于主成分分析的粒子滤波器目标跟踪方法

提出一种基于主成分分析的粒子滤波器目标跟踪新方法． 该方法将主成分分析法和传统的粒子滤波方法相结合, 避免了传统粒子滤波器的过度重采样, 提高了目标跟踪精度． 实验结果表明, 该方法对单个目标跟踪精度高, 且对多障碍物下的目标跟踪精度也较高, 适用于复杂背景下的人脸跟踪． 与传统粒子滤波方法相比, 该方法提高了目标跟踪的精度和鲁棒性, 避免了粒子退化和粒子贫化．